【摘要】：保險柜作為保管重要材料的工具,保障其安全性也就是保障財產(chǎn)安全。過去,保險柜的防盜技術(shù)大都放到鎖具的研發(fā)更新上,如防火保險柜、指紋識別保險柜等等,但是僅僅依靠保險柜自身的防盜措施,是無法保證保險柜的絕對安全。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展與國家“AI+X”戰(zhàn)略的實施,基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能監(jiān)控系統(tǒng)展露出巨大的應(yīng)用前景,因此本文基于保險柜監(jiān)控視頻數(shù)據(jù),研究了基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和計算機視覺技術(shù)的保險柜目標(biāo)開關(guān)狀態(tài)檢測算法,并實現(xiàn)了保險柜開關(guān)狀態(tài)智能檢測系統(tǒng)。本文的主要工作如下:一.針對保險柜開關(guān)狀態(tài)檢測問題,本文從四個不同場景攝像頭下各選擇了50小時的真實視頻,并從中挑選了相似度較低的共計14705張圖片作為目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集。其中涵蓋了不同攝像頭分辨率、不同光照環(huán)境、保險柜位置等實際環(huán)境。二.基于保險柜目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集實現(xiàn)了兩種保險柜狀態(tài)檢測方法。一種是通過修改通用目標(biāo)檢測算法SSD、Faster RCNN以及RFCN的特征提取網(wǎng)絡(luò),直接對保險柜進行檢測分類,最后對比各通用算法在該數(shù)據(jù)集上的性能;二是對保險柜先檢測后分類,通過設(shè)計了一個保險柜開關(guān)狀態(tài)的分類網(wǎng)絡(luò),對檢測后的保險柜目標(biāo)進行再分類。三.針對人員開關(guān)保險柜時身體姿態(tài)會發(fā)生一定的變化的特點,探索人員開關(guān)保險柜時人體關(guān)鍵點位置變化情況,利用AlphaPose算法將人體骨骼關(guān)鍵點檢測網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在保險柜狀態(tài)開關(guān)檢測中,通過與目標(biāo)檢測算法結(jié)合使用提升保險柜開關(guān)狀態(tài)檢測準(zhǔn)確度。四.設(shè)計實現(xiàn)了基于深度學(xué)習(xí)的保險柜開關(guān)狀態(tài)檢測智能分析系統(tǒng),該系統(tǒng)能夠?qū)崟r地對多路視頻下保險柜狀態(tài)進行檢測并可視化,并對開關(guān)保險柜事件進行判斷,并且可對歷史事件查詢顯示。
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TS914.26;TP391.41;TP18
【圖文】：

西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 第 1 章 緒 論研究背景及意義技與經(jīng)濟的飛速發(fā)展，人們經(jīng)濟能力和消費水平的顯著提高。企業(yè)使用到的貴重物品在數(shù)量和價值上都在不斷增加。從直接接觸的交人電腦、PAD、單反相機等工作設(shè)備，再到重要的商業(yè)數(shù)據(jù)和商業(yè)件在不斷的增加，企業(yè)的安保意識也在不斷的增強。因此，通常用品和機密文件的保險柜的市場越來越大。詢發(fā)布的《2016-2022 年中國保險柜產(chǎn)業(yè)深度調(diào)研及市場前景預(yù)測報中國保險柜行業(yè)企業(yè)共 559 家。

術(shù)等多領(lǐng)域知識的研究系統(tǒng)。這些前沿技術(shù)包括深度學(xué)習(xí)、深度將對深度學(xué)習(xí)的相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)做詳細介紹。前饋網(wǎng)絡(luò)前饋網(wǎng)絡(luò)，即前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者多層感知機，是一種經(jīng)典的深度網(wǎng)絡(luò)所要實現(xiàn)的目標(biāo)是將結(jié)果逼近某個函數(shù)f ，比如，我們在利用時， y f* (x)將輸入 x通過映射對應(yīng)到其類別 y 。利用前饋神經(jīng) f ( x ; )，然后通過學(xué)習(xí)參數(shù) ，從而得到最接近樣本數(shù)據(jù)的函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠被稱為網(wǎng)絡(luò)，是由于他們能夠利用許多不同的函數(shù)這類經(jīng)典模型可以表示為一個有向無環(huán)圖，而該圖可以形象的表何組合在一起。例如，設(shè)置三個函數(shù) 1 f ， 2 f 以及 3 f ，通過將 fffx321，形成一種鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)。在該情況下， 1 f 即為網(wǎng)絡(luò)的第二層，前饋網(wǎng)絡(luò)的最后一層為該網(wǎng)絡(luò)的輸出層。而該鏈?zhǔn)浇Y(jié)的深度。

圖 2-2 梯度下降示例圖 2v的取值如上圖 2-2 中小球所在的位置，我們所做滿足代價函數(shù)值為最小，也就是使上圖上的小球從山2211vvCvvCC 別表示函數(shù)C對變量2v 以及2v 的偏導(dǎo)，乘以變量度下降算法的工作模式為不斷重復(fù)的計算梯度，小球能夠沿著山谷“滾動”。想可以簡單概括為將每一個訓(xùn)練實例傳入神經(jīng)網(wǎng)

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本文編號：2744394